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데이터 중심의 의사결정 방식은 크게 세 가지로 나눌 수 있어요. Data-Driven, Data-Informed, Data-Inspired. 각 방식이 무엇인지 그 차이와 실무에서의 활용 팁, 장단점과 주의할 점까지 한눈에 정리했습니다.

현재 시장에서 대표적으로 사용되는 제품 분석 도구 (Product Analysis) 세가지 (GA4, Mixpanel, Amplitude)의 장단점을 2025년 기준으로 비교 분석한 글입니다. 실제 실무에서 도입이나 전환을 고민할 때 고려할 수 있는 차이점 위주로 정리했어요.

고객 경험은 재구매율부터 브랜드 이미지까지 영향을 미쳐요. 그래서 많은 팀이 정량 데이터를 활용하지만, 숫자만으로는 ‘진짜 불만’을 알기 어렵죠. 이 글에서는 정량·정성 데이터를 수집하고 실제 개선으로 연결하는 5가지 방법을 소개해요.

기능 릴리즈 우선순위를 정할 때 쓰면 좋은 프레임워크 3가지 RICE, MoSCoW, Kano 프레임워크의 핵심 개념부터 활용 팁, 상황별 추천까지 정리했습니다. 우리 팀에 맞는 우선순위 전략을 찾아보세요.

팀이 같은 화면을 그리며 같은 방향으로 나아가려면? 기획자, 디자이너, 개발자를 이어주는 와이어프레임이 답입니다. 실무에 바로 쓰이는 와이어프레임 설계 노하우, 지금 정리해드릴게요.

A/B 테스트, 왜 성과가 안 나올까요? 좋은 가설이 실험의 절반입니다. 가설 수립 방법부터 실험 아이디어, 실제 실험 세팅과 런칭까지 다루는 웨비나까지 한 번에 정리해드립니다.

프로젝트 회고, 아직도 끝나고만 하시나요? 성과를 높이는 팀은 사전·중간·사후 회고까지 전략적으로 활용합니다. 각 시점별 회고 기법과 실무 적용 팁을 한눈에 정리해드려요.

세그먼트를 나누는 것만으로 클릭률이 105%나 오른 비결은? A/B 테스트에서 세그먼트 전략이 왜 중요한지, 그리고 실험 툴로 어떻게 쉽게 실행할 수 있는지 알려드립니다.

애자일은 빠르게 실행하고, 피드백을 반영하며 지속적으로 개선해 나가는 업무 방식이에요. 그렇다면 애자일이 왜 중요한지, 팀 내 루틴은 어떻게 만들고 실행해야 하는지, 그리고 노션 AI를 활용해 애자일 문화를 어떻게 정착시킬 수 있는지까지 알려드릴게요.

기존엔 며칠씩 걸리던 UI/UX 개선, 이제는 AI로 10분 만에 가능해요. 디자인 생성부터 실험, 결과 분석까지 데이터 기반으로 사용자 경험을 빠르게 최적화하는 방법을 소개해드릴게요.

OneSignal Surge 행사에서는 메시징 트렌드와 앱 기반 CRM 전략을 소개했어요. 이를 적용한 Betmate는 유저당 지출 625% 증가, 첫 입금율 30% 상승이라는 성과를 냈죠. 단순한 알림을 넘어, 성과로 이어지는 CRM 전략이 궁금하다면 지금 확인해보세요.

이제 클릭 몇 번이면 사용자 행동 데이터를 분석하고 인사이트를 얻을 수 있어요. 초보자도 쉽게 시작할 수 있는 AI 데이터 분석 3가지 방법, 지금 바로 확인해보세요.

데일리샷은 위스키, 와인 등 프리미엄 주류를 전문적으로 큐레이션하는 주류 플랫폼입니다. 데일리샷은 전사적으로 믹스패널을 활용해 고객 피드백 기반 실험을 빠르게 실행하고 있는데요, 4가지 실제 실험 사례와 브랜드 고유 지표를 통해 사용자 경험을 정교하게 개선한 믹스패널 성공 사례를 확인해보세요.

MCP는 AI가 슬랙·노션 등 업무 툴의 문맥을 이해하고, 스스로 일할 수 있도록 자동화를 돕는 기술입니다. 이 기술이 어떻게 작동하고, 왜 중요한지 쉽게 알려드릴게요.

하루에도 수십 개의 게임이 쏟아지는 요즘, 전략적인 UA로 양질의 유저를 확보하는 것이 게임 성공의 핵심이에요. 이 글에서는 UA(User Acquisition)의 개념부터 실전 전략, 최신 트렌드까지, 게임 마케터가 꼭 알아야 할 내용을 정리했어요.

신규 유입은 줄고, 재구매는 떨어지고… 그래서 또 할인하고 계신가요? 하지만 할인으로 데려온 고객을 그냥 흘려보내선 안 돼요. 진짜 중요한 건, 그 고객을 ‘충성 고객’으로 전환하는 전략이에요. 그 방법이 궁금하시다면, 실제 대기업 컨설팅 사례와 실습을 바탕으로 데이터 기반 CRM 전략을 직접 설계해보는 DMS x 솔루션즈 CRM 워크숍을 추천드려요.

AI 에이전트는 ‘말만 하는 AI’를 넘어, 실제로 일까지 처리하는 실행형 AI입니다. 목표를 이해하고, 계획하고, 실행하는 능동적인 AI죠. 생성형 AI와의 차이부터 산업별 사례, 실무 활용 팁까지 정리했습니다.

딥리서치는 AI가 스스로 정보를 찾아 분석해주는 똑똑한 리서치 도구예요. 단순한 요약이 아니라, 전문가처럼 깊이 있는 인사이트를 만들어주죠. 기존 AI와 어떤 점이 다른지, 실무에서는 어떻게 활용하면 좋은지 함께 알아보세요.

현대자동차는 시승 신청 페이지의 전환율을 높이기 위해 VWO를 활용하여 Multivariate (다변량) 테스트를 진행했습니다. 그 결과, 클릭률 208% 증가, 전환율 62% 개선이라는 성과를 달성했습니다.

AI 시대, PM과 마케터에게 AI 활용 능력은 점점 더 중요한 요소가 되고 있습니다. 올바른 프롬프트 작성법부터 실무에 바로 적용할 수 있는 5가지 핵심 프롬프트까지, AI로 업무 효율을 극대화하는 방법을 소개합니다.

오토캡쳐 (autocapture)란 별도의 개발 작업 없이 웹사이트에서 발생하는 사용자 행동 데이터를 자동으로 수집하는 기능입니다.사용자 행동을 추적하고 싶었지만 내부 리소스가 부족해 추적하지 못했다면, 오토캡쳐 기능을 활용해보세요.

고객 데이터를 효과적으로 해석하려면 단순한 수집을 넘어 빠른 의사결정이 필요해요. 데이터 시각화를 활용하면 숫자로 보이지 않는 패턴을 쉽게 파악하고 비즈니스 인사이트를 도출할 수 있어요.

Feature Flag(기능 플래그)는 특정 기능을 유저에게 공개할지 조절할 수 있는 기술이에요. 기능별 ON/OFF 스위치처럼 작동해, 배포 후에도 유연하게 기능을 활성화하거나 비활성화할 수 있어요. 이를 활용하면 점진적 적용과 특정 유저 그룹 대상 실험을 통해 안정성과 운영 효율성을 높일 수 있습니다.

로레알 럭스 프리미엄 브랜드 랑콤은 로그인 페이지에서의 이탈률을 줄이고 전환율을 높이기 위해 A/B 테스트를 진행했습니다. 30분 만에 UI를 변경하여, 구매 전환율을 17%로 증가시키고, 매출까지 15% 증가하는 성과를 거두었습니다.